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Python 并发编程实战：threading、multiprocessing 与 asyncio 的抉择之道开篇：当你的爬虫遇到性能瓶颈凌晨两点，你盯着屏幕上缓慢滚动的进度条，心里默默计算：按这个速度，爬取 10 万条数据需要 30 个小时。
明天上午就要给老板演示，怎么办？
这是我七年前遇到的真实场景。
那时我刚接触 Python，写了一个单线程爬虫去采集电商网站的商品信息。
代码逻辑完美，但速度慢得令人发指。
那一夜，我彻底搞懂了 Python 并发编程的三大利器：threading、multiprocessing和asyncio。
今天，我想用一个完整的爬虫案例，带你深入理解这三种并发方式的本质区别、适用场景，以及如何做出正确选择。
这不是简单的 API 介绍，而是一场关于性能优化的实战之旅。
第一幕：理解问题的本质在动手之前,我们必须明确一个核心问题：你的程序到底在等什么？
CPU 密集 vs I/O 密集importtimeimportr